A través del desarrollo científico y tecnológico, el deporte se ha visto modificado, y mucho, en los últimos años. Mediante estudios y nuevas disciplinas como la neurociencia o la psicología aplicada al deporte, se busca el máximo rendimiento de deportistas a nivel individual. Para que esto se vea reflejado a nivel colectivo. En este artículo hablamos sobre deporte y Big Data.
El Big Data, es una de estas nuevas tecnologías que se ha incorporado al deporte y según la reconocida empresa Power Data, puede definirse como “un conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.”
Este concepto fue en un principio bastante resistido por quienes ven al deporte más como una filosofía que como una ciencia. Pero como ocurre con toda la nueva tecnología, es observada de reojo hasta que prueba su verdadero valor. Y finalmente acabó imponiéndose (sobre todo) en el deporte de elite.
La primera referencia en cuanto al deporte y Big Data
El primer antecedente del que se tiene conciencia en cuanto a deporte y Big Data pudimos observarlo en la película Moneyball. Esta se basaba en la historia del gerente de los Oakland Athleticss. El personaje interpretado por Brad Pitt utiliza las estadísticas para buscar jugadores que se adaptaran al bajo presupuesto de su plantilla para lograr resultados: “Si ganamos con este equipo y con este presupuesto, habremos cambiado el juego para siempre”, dice Beane en una escena de la película.
Si bien no sabemos cuánto de real hubo en la frase y cuánto de ficción, lo cierto es que Beane acertó. Y el deporte cambió para siempre, no solo en referencia al béisbol, sino al deporte en general.
¿Cómo se aplican los datos al deporte?
Cuando los grandes empresarios, managers y entrenadores dentro de las instituciones deportivas se dieron cuenta de que en la inteligencia artificial había un aliado y no un enemigo, notaron que con su ayuda se podría acortar el margen de error para obtener mejores resultados y así entrelazar deporte y Big Data.
En España son varios los equipos que utilizan este tipo de modelos predictivos y que no solo ayuda a incorporar de manera más efectiva (en honor a Billy Beane). Sino que además equipos como el Getafe redujeron considerablemente las lesiones de sus futbolistas. En el caso de los Azulones estamos hablando de una prevención de lesiones musculares casi del 70 %.
Por otro lado, el Sevilla de Monchi fundó un departamento en el que se gestiona especialmente la inteligencia artificial y como alguna vez nos pasó a quienes jugábamos al Football Manager de niños (o no tan niños), se habla de que tiene una carpeta con más de 18 mil futbolistas en su radar. El propio director deportivo del club declaró en 2020: “El Big Data es el futuro del fútbol: reduce el riesgo y nos ayuda a tomar decisiones.”
Durante su gestión se compró barato y se vendió caro. Por lo que se puede deducir de manera muy sencilla que el éxito entre deporte y Big Data se observó principalmente en el scouting y las estimaciones de precios.
Liverpool y el Big Data
En mayo de 2019, el New York Times estadounidense publicaba un artículo donde hablaba de ‘El arma secreta del Liverpool’. En el mismo cuenta como unas semanas después de que Klopp llegara a Liverpool (en 2015), el analista de datos del club, Ian Graham llegó a la oficina del nuevo entrenador para mostrarle todos sus análisis recolectados en la última temporada del entrenador al mando del Borussia Dortmund.
Durante su explicación, le mostró a Jürgen como el Borussia Dortmund había sido increíblemente perjudicado por el azar durante aquella temporada (la última de Klopp en Alemania) en la que el equipo finalizó séptimo. Cuando en base a los datos recolectados ‘merecían’ haber acabado en segundo lugar.
Graham no había observado ningún partido del Borussia Dortmund durante aquella temporada. Según él “no era necesario”. Pero todos sus comentarios coincidían con los del entrenador. Cuando unos meses antes Liverpool se debatía un reemplazante para Brendan Rodgers, Graham propuso el nombre de Klopp en base a un modelo matemático que construyó con toda la información de los jugadores del Dortmund durante su gestión.
El resto es historia conocida, Klopp obtuvo la UEFA Champions League, la Premier League y el Mundial de Clubes unos años después. Pero todo comenzó con un análisis en el que deporte y Big Data demostraron ser absolutamente compatibles.
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